自联想神经网络相关论文
风能作为清洁、低碳的可再生能源,逐渐成为近些年使用最广泛、开发规模最大的可再生能源之一。但由于风电机组经常遭受不规律的多......
随着信息化水平的提高,热工过程中运行数据的获取和储存越来越方便,而自联想神经网络作为一种非线性神经网络建模方法已经成为研究......
为了克服学习样本依赖于发动机精确模型的问题,提出了一种基于自组织神经网络的发动机智能故障诊断的方法,并运用故障特征提取的数......
本文应用自联想神经网络的算法完成了对重叠峰复合谱的分析，文章着重叙述了算法原理，实现方法并给出了在低分辨探测器的Ｘ荧光分析中的......
石油化工过程系统及其现场数据复杂,基于数据驱动的任何研究、设计、运行工作首先都需要进行数据滤波。本文研究了用自联想神经网......
提出一种可用于非线性系统建模的鲁棒自联想神经网络,将该网络映射层和解映射层分别作为2个子网络进行训练,提高了收敛速率。在网......
提出一种基于自联想神经网络（AANN）的新算法用于系统中传感器故障诊断。阐述了AANN的结构和算法。具体说明了搜寻2个故障传感器和恢......
研究自联想神经网络及其在发动机控制系统传感器故障诊断及重构中的应用.自联想神经网络关键在于特征提取和噪声滤波.综合自联想网......
Soft sensor of chemical processes with large numbers of input parameters using auto-associative hier
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差错诊断是包括不同技术的一个重要研究区域。主要部件分析(PCA ) 是广泛地被使用了的一种线性技术。然而，为非线性的过程，非线性的......
尽管乳腺癌的诊断和处理技术在不断进步,但乳腺病灶的早期检测仍然是阻止癌症的主要方法。乳腺组织中肿块的存在是乳腺癌的重要特......
以鲁棒自联想神经网络为基础阐述了故障传感器信号的恢复方法，并以一控制系统中的传感器为对象，首次研究应用了鲁棒自联想网络如何高......
提出了基于AANN的测量数据自校正检验方法,采用参数预测模型分别对各个参数进行质疑,通过残差决策逻辑选择网络的输入数据,有效地......
针对极限学习机(ELM)不能有效处理化工过程中强耦合、带噪声的高维数据建模问题,提出了一种基于数据属性划分的递阶ELM神经网络DHE......
在电站实际运行过程中,火电机组设备众多、结构复杂,而热工参数也存在着多维、耦合性强的特性,他们是设备运行状态的直接反应,一个......
自联想神经网络 (AANN)采用了一种带有瓶颈层的特殊结构 ,且具有单位总增益。在经过大量带噪声样本的训练之后 ,各变量之间能够建......
本文应用自联想神经网络的算法完成了对重叠峰复合谱的分析，文章着重论述了算法原理，实现方法并给出了在低分探测器折Ｘ荧光分析中的应......
总结和归纳了传感器的六类故障模式，仿真结果显示出采取鲁棒自联想神经网络能恢复发生故障的传感器信号。......
研究了用自联想神经网络对谷氨酸发酵进行故障诊断。自联想神经网络采用一种带有瓶颈层的特殊结构,且具有单位总增益。在经过大量......
随着工业化、城市化进程的加快以及人口数量的持续增加,水污染问题越来越严重,解决污水问题的一个主要途径是对污水进行净化处理。......
针对常规自联想神经网络容易陷入残差污染而难以准确重构的问题,提出了一种新的补偿型自联想神经网络算法.该算法通过在常规自联想......
传统分类器常依赖于低维度子空间的特征进行分类,但仅在单个子空间下进行分类会因为不同类别的重叠而效果不佳。为此,提出一种基于......
介绍一种特殊的前向神经网络－自联想神经网络（Ａｕｔｏａｓｓｏｃｉａｔｉｖｅａｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔ－ｗｏｒｋｓ，ＡＡＮＮ），然后将发动机参数在全包线，大范围工况下的变化规律与神经网络的非线性映射能力结合起来......
发酵过程是一种极其复杂的生化反应过程,不仅具有一般非线性系统的时变性、大惯性、关联性、不确定性等特点,而且由于发酵过程的中......
针对极限学习机不能有效解决化工过程中高维数据建模的问题,本文将其与自联想神经网络结合,通过自联想神经网络过滤输入数据中存在......
提出在高斯混合背景模型中嵌入自联想神经网络的方法，并将它用于说话人确认．该方法利用神经网络和高斯混合背景模型各自的优点，以极大......
齿轮是机械传动系统中的重要零部件,在役齿轮故障程度评估是机械系统剩余寿命预测和状态维修的基础。目前广泛研究的基于概率相似......
